Maskinlæring afslører nye træk ved nyresygdom

Smart sundhedspleje er baseret på ny generation af informationsteknologier såsom big data, kunstig intelligens (AI) og 5G, der forbinder patienter, medicinsk personale, medicinske institutioner og medicinsk udstyr for at danne et smart sundhedstjenesteøkosystem. Den indsamler løbende data om personlig helbredsstatus og baggrund, så patienternes helbredsstatus kan forstås på lang sigt, hvilket giver offentligheden et fremragende medicinsk niveau, tankevækkende medicinsk erfaring og intelligent perception i realtid og derved forbedre den samlede medicinske serviceeffektivitet og patientoplevelse.

Klik til Cistanche for nyresygdom

Machine learning er en af ​​AI-grenene, og den er kernen og er en metode til at opnå AI. Det giver computere mulighed for at lære regler og mønstre fra data, løbende optimere algoritmer og modeller og forbedre evnen til at forudsige og bedømme ukendte data. Deep learning er en vigtig gren af ​​maskinlæring, som dækker tre læringstilstande: overvåget læring, uovervåget læring og semi-overvåget læring. Det er nødvendigt at vælge den passende indlæringstilstand i henhold til specifikke problemer og anvendelsesscenarier.

Maskinlæring er blevet dybt undersøgt i nyresygdomme, såsom diabetisk nefropati, membranøs nefropati, kronisk nyresygdom, akut nyreskade, IgA nefropati, polycystisk nyre, Fabrys sygdom, nefrotisk syndrom, lupus nefritis, der giver aux-nyresygdom, osv. , assistere tidlig opsporing, hjælpe med at studere sygdomsmekanismer, fremme omfattende behandlingsstyring og udvikle lægemiddelmål osv.

Maskinlæring, der almindeligvis anvendes i nyresygdomsforskning, er modelkonstruktion. Machine learning bygger modeller for relevante datasæt i offentlige databaser såsom GEO, træner modeller i træningssæt og verificerer dem i valideringssæt. Det kan innovativt opdage sygdomsrelaterede gener og molekylære mekanismer. Disse nye opdagelser har mulighed for at blive diagnostiske standarder og forudsige sygdomsprogression. Retrospektiv analyse af tilfælde ved hjælp af forskellige maskinlæringsmetoder kan konstruere optimale diagnostiske modeller for forskellige grupper, rangordne vigtigheden af ​​karakteristiske variabler, sammenligne modeller, med succes konstruere diagnostiske modeller og bestemme risikofaktorer. Machine learning konstruerer modeller for patienter med nyresygdomskomplikationer i flere medicinske centre, sammenligner flere deep learning metoder og statistiske analyser, indhenter risikofaktorer for komplikationer og forudsiger prospektivt forekomsten af ​​nyresygdomskomplikationer hos patienter.

Elektroniske sundhedsjournaler, kliniske data, plasmakomponenter, metaboliske karakteristiske produkter osv. kombineres med hinanden, og maskinlæringsmodellen konstruerer dem til en model. Efter træning og verifikation er den resulterende multimodale model standardmodellen overlegen, hvilket er af stor betydning for håndtering og risikovurdering af nyresygdomspatienter. Beboere i lokalsamfundet kan tage fundusbilleder gennem specielt designet selvportræt fundus foto app smartphones og sende dem til læger og medicinske institutioner. Læger bruger maskinlæring til at analysere modellen konstrueret af nethindefundusbilleder for at evaluere fundusfotos sendt af beboere, forudsige forekomsten og udviklingen af ​​nyresygdomme og give patienterne tidlig forebyggelse, tidlig diagnose og tidlig behandling. Maskinlæring analyserede resultaterne af dyreforsøg og fandt ud af, at nogle små molekyler såsom miR-34a, miR-29a, miR-21a og miR-45a er vigtige mål for nyresygdom, fremme udforskningen af ​​små molekyle behandlingsplaner for nyresygdom. Modellen konstrueret ved maskinlæring kan også forudsige, om lægemiddeldoseringen er tilstrækkelig, såsom om startdosis af rituximab til membranøs nefropati kan opretholde tilstrækkelig lægemiddelkoncentration i blodet i det senere trin af behandlingen, hvilket giver grundlag for, at lægerne kan justere patientens medicinering. dosering for at opnå formålet med at lindre nyresygdom.

Forskellige algoritmer for dyb læring er meget brugt i nyresygdomsforskning. Konvolutionelle neurale netværk og ende-til-ende dataanalysepipelines anvendes til nyrebiopsipatologiske sektioner. Den konstruerede model er i overensstemmelse med niveauet for manuel histopatologisk typetyperapport, og den menneskelige bedømmelsesbias er lille. Det lange korttidshukommelsesnetværk kan fortolkes, og tidsinvariante variable og tidsvarierende variabler kan modelleres og analyseres for at realisere den relevante forskning i multidimensionelle dynamiske modeller i nyresygdomme. Datasættene i offentlige databaser analyseres ved hjælp af dybe autoencodere og K-MEANS clustering, som kan klassificere subfænotyper af nyresygdomme. Biologisk information og neural netværksanalyse "BINN" klassificerer nyresygdomspatienter og bestemmer biomarkører, afspejler nøjagtigt sygdommens karakteristika og kan studere nedstrømsvejene for et givet protein for at forstå et givet proteins indflydelse i interaktionsnetværket. BINNs evne til at analysere grundlæggende data fra forskellige proteomiske platforme og forskellige typer har udvidet sin dækning inden for biomedicinske og kliniske applikationer, herunder biomarkøropdagelse, lægemiddelmålopdagelse og subfænotypeklassificering. Modellen konstrueret af det tilbagevendende neurale netværk kan forudsige fremtidig nyreskade hos indlagte patienter og forudsige efterfølgende skadesmedicinering og behandlingsplaner mindst 48 timer i forvejen.

På nuværende tidspunkt er maskinlæring begyndt at foreløbig kombinere personaliserede, multimodale og multi-omics data fra forskellige patientkilder og anvende dem på områderne nyresygdomsdiagnose, behandling, prognosevurdering og lægemiddeludvikling, hvilket skubber nyresygdom ind i næste æra af digital medicin og præcisionsmedicin.

Hvordan behandler Cistanche nyresygdom?

Cistancheer en traditionel kinesisk urtemedicin brugt i århundreder til at behandle forskellige helbredstilstande, herundernyresygdom. Det er afledt af de tørrede stængler afCistancheØrken, en plante hjemmehørende i Kinas og Mongoliets ørkener. De vigtigste aktive komponenter i cistanche erphenylethanoidglykosider, echinacoside, ogakteosid, som har vist sig at have gavnlige virkninger pånyresundhed.

Nyresygdom, også kendt som nyresygdom, refererer til en tilstand, hvor nyrerne ikke fungerer korrekt. Dette kan resultere i en ophobning af affaldsstoffer og toksiner i kroppen, hvilket fører til forskellige symptomer og komplikationer. Cistanche kan hjælpe med at behandle nyresygdom via flere mekanismer.

For det første har cistanche vist sig at have vanddrivende egenskaber, hvilket betyder, at det kan øge urinproduktionen og hjælpe med at fjerne affaldsstoffer fra kroppen. Dette kan hjælpe med at lindre byrden på nyrerne og forhindre ophobning af toksiner. Ved at fremme diurese kan cistanche også hjælpe med at reducere forhøjet blodtryk, en almindelig komplikation til nyresygdom.

Desuden har cistanche vist sig at have antioxidantvirkninger. Oxidativ stress, forårsaget af en ubalance mellem produktionen af ​​frie radikaler og kroppens antioxidantforsvar, spiller en nøglerolle i udviklingen af ​​nyresygdom. De hjælper med at neutralisere frie radikaler og reducere oxidativt stress og beskytter derved nyrerne mod skader. De phenylethanoidglycosider, der findes i cistanche, har været særligt effektive til at fjerne frie radikaler og hæmme lipidperoxidation.

Derudover har cistanche vist sig at have anti-inflammatoriske virkninger. Betændelse er en anden nøglefaktor i udviklingen og progressionen af ​​nyresygdom. Cistanches anti-inflammatoriske egenskaber hjælper med at reducere produktionen af ​​pro-inflammatoriske cytokiner og hæmmer aktiveringen af ​​inflammations obligatoriske veje og lindrer dermed inflammation i nyrerne.

Endvidere har cistanche vist sig at have immunmodulerende virkninger. Ved nyresygdom kan immunsystemet være dysreguleret, hvilket fører til overdreven betændelse og vævsskade. Cistanche hjælper med at regulere immunresponset ved at modulere produktionen og aktiviteten af ​​immunceller, såsom T-celler og makrofager. Denne immunregulering hjælper med at reducere inflammation og forhindre yderligere skade på nyrerne.

Desuden har cistanche vist sig at forbedre nyrefunktionen ved at fremme regenereringen af ​​nyrerør med celler. Renale tubulære epitelceller spiller en afgørende rolle i filtreringen og reabsorptionen af ​​affaldsprodukter og elektrolytter. Ved nyresygdom kan disse celler blive beskadiget, hvilket fører til beskadiget nyrefunktion. Cistanches evne til at fremme regenereringen af ​​disse celler hjælper med at genoprette korrekt nyrefunktion og forbedre den generelle nyresundhed.

Ud over disse direkte virkninger på nyrerne, har cistanche vist sig at have gavnlige virkninger på andre organer og systemer i kroppen. Denne holistiske tilgang til sundhed er særlig vigtig ved nyresygdom, da tilstanden ofte påvirker flere organer og systemer. che har vist sig at have en beskyttende virkning på leveren, hjertet og blodkarrene, som ofte er påvirket af nyresygdom. Ved at fremme sundheden for disse organer hjælper cistanche med at forbedre den generelle nyrefunktion og forhindre yderligere komplikationer.

Som konklusion er cistanche en traditionel kinesisk urtemedicin, der har været brugt i århundreder til at behandle nyresygdomme. Dens aktive komponenter har vanddrivende, antioxidante, anti-inflammatoriske, immunmodulerende og regenerative virkninger, som hjælper med at forbedre nyrefunktionen og beskytte nyrerne mod yderligere skade. , har cistanche gavnlige virkninger på andre organer og systemer, hvilket gør det til en holistisk tilgang til behandling af nyresygdom.